源代码防泄漏实战：主流加密方案与团队适配指南_服务软件

1. 为什么加密算法必须公开：安全靠密钥，而非隐藏

2. 拆解"色情APP"代码，发现了它偷偷"控制手机转钱"的证据！！！

3. 来了～NanoClaw：4000行代码的容器化 AI Agent Gavriel Cohen 用 Claude Code 开发，核心只有 4000 行。对比 OpenClaw 的 40 万行，设计理念完全不同： 1. 隔离方式 - OpenClaw：应用层限制，Agent 和所有接入服务在同一进程里 - NanoClaw：每个 Agent 跑独立容器，只能访问被授权的最小数据集举个例子：接了你飞书某个群，Agent 只能看这个群，其他消息完全隔离。 2. 代码量即安全边界 40 万行没人真正审计过。4000 行，你或者 AI 都能读懂架构和安全模型。 Karpathy 点评："装得进我脑子，也装得进 AI 的上下文——可管理、可审计、灵活。" 功能比 OpenClaw 少很多，还很早期，但安全模型更扎实。 🔑 三个关键点 ① 容器隔离比应用层规则可靠，权限最小化才是正确姿势 ② 代码量直接影响可审计性，越小越好理解 ③ Agent 安全问题才刚开始被认真对待 GitHub：github.com/qwibitai/nanoclaw #HOW I AI# #程序员#

4. 大公司都是怎么管理代码的，如何保证源代码不被盗取？

5. 从自动写代码到智能影音刮削：实测 OpenCode，这台“赛博管家”真的能干苦力活

6. Anthropic 昨天刚发布 Claude Managed Agents 公测，API 团队的 Michael Cohen 的科普：Agent 要替用户操作第三方服务，怎么安全地管理这些账号密钥？答案是 Vaults。Vaults 是 CMA 里专门管理终端用户凭证的组件。开发者给每个用户创建一个 Vault，把这个用户访问外部服务的密钥（比如 Linear 的 API Key、GitHub Token）存进去。之后每次启动 Agent 会话时，只需要传入对应的 vault_id，Anthropic 的基础设施会在 Claude 需要调用外部工具时自动注入凭证。安全设计上有一个值得注意的细节：凭证永远不会被读进 Claude 的上下文窗口。也就是说，即使有人通过提示注入（prompt injection）试图让 Claude 泄露密钥，也拿不到，因为凭证根本不在 Claude 能"看到"的地方。Anthropic 工程博客的技术文章进一步解释了这个架构：Agent 生成的代码在沙箱里运行，而凭证存储在沙箱之外，Claude 调用 MCP 工具时通过一个专用代理（proxy）完成鉴权，harness 本身也接触不到任何凭证。从代码示例看，整个流程三步：创建 Vault、绑定凭证到 MCP 服务器地址、在创建 Session 时传入 vault_id。对于需要让同一个 Agent 服务多个用户的 SaaS 场景，这比自己搭一套密钥管理系统省事太多了。CMA 整体现在处于公测阶段，按 API 调用的 token 费用加每小时 0.08 美元的会话费计费。Notion、Rakuten、Asana、Sentry 已经在用了。Claude Code 里也内置了一个 claude-api Skill，可以直接在命令行里引导你完成 Vaults 的配置。

7. #小鲁提醒# 【#AI养龙虾存在安全风险#】#AI龙虾存在多重安全隐患# 近期，工业和信息化部网络安全威胁和漏洞信息共享平台监测发现OpenClaw（俗称“龙虾”）开源AI智能体部分实例在默认或不当配置情况下存在较高安全风险，极易引发网络攻击、信息泄露等安全问题。OpenClaw（曾用名 Clawdbot、Moltbot）是一款开源AI智能体，其通过整合多渠道通信能力与大语言模型，构建具备持久记忆、主动执行能力的定制化AI助手，可在本地私有化部署。由于OpenClaw在部署时“信任边界模糊”，且具备自身持续运行、自主决策、调用系统和外部资源等特性，在缺乏有效权限控制、审计机制和安全加固的情况下，可能因指令诱导、配置缺陷或被恶意接管，执行越权操作，造成信息泄露、系统受控等一系列安全风险。建议相关单位和用户在部署和应用OpenClaw时，充分核查公网暴露情况、权限配置及凭证管理情况，关闭不必要的公网访问，完善身份认证、访问控制、数据加密和安全审计等安全机制，并持续关注官方安全公告和加固建议，防范潜在网络安全风险。

8. 3月7日，OpenAI正式发布一款名为“Codex Security”的应用安全智能体工具，目前进入研究预览阶段。该工具旨在帮助安全团队和开发者在大规模代码库中自动识别、验证潜在漏洞，并生成可直接审查并应用的修复补丁，有望大幅降低传统网络安全工具常见的误报噪音，提升漏洞修复效率。Codex Security基于OpenAI前沿模型的智能体推理能力，能够在分析整个项目代码库前先构建项目级威胁模型，从而更精准地定位高置信度漏洞，而非泛泛扫描产生大量低价值警报。该智能体会先识别网络安全缺陷、提出解决方案建议，并在开发者审查批准后协助打补丁，避免直接自动修改代码带来的风险。OpenAI强调，Codex Security专为“大规模运行”设计，提供“易于接受的补丁”，让开发者能将精力更多集中在高级任务上，而非耗时于漏洞筛选。该工具已在开源代码仓库中进行扫描测试，展示了识别遗漏安全隐患的能力。目前，Codex Security通过Codex网页界面向ChatGPT Enterprise、企业版和教育版客户逐步推出，首月免费使用。研究预览阶段意味着该工具仍处于实验性部署，OpenAI将根据反馈持续优化功能、准确性和安全性。这一发布正值智能体技术快速发展之际，也加剧了OpenAI与竞争对手Anthropic在AI网络安全领域的角逐。市场分析指出，Codex Security若能有效减少安全团队的“假阳性”负担，或将对传统网络安全厂商构成一定冲击，同时推动AI在软件开发生命周期中的深度嵌入。OpenAI表示，此举是其持续推进AI安全生态的一部分，未来或将扩展更多自动化安全能力。

9. 【警惕！#这些龙虾使用场景安全风险高#】①权限过高+管控缺失；②在不知情的情况下安装了恶意插件；③公网访问不设防护。#养龙虾防泄密牢记这4招#：①重要设备不安装；②只给完成任务必需的权限；③规范安装，关闭不必要的公网访问；④持续关注官方安全公告，及时修补漏洞。（央视频号：国家应急广播）央视频的微博视频

10. Claude Code 源码泄露之后，更严重的木马问题被发现你什么也没点，摄像头就被悄悄打开，电脑被直接控制！#大有学问 #红衣聊AI #claude #木马病毒 #网络安全

11. Boris（Claude Code 创始人）解释为什么 Claude Code 不用 RAG 向量检索代码：在开发 Claude Code 的早期版本时，我们曾尝试过 RAG 搭配本地向量数据库的方案。但很快我们就发现，Agent 使用关键字搜索在实际应用中的表现通常要出色得多。这种方案不仅实现起来更加简洁，而且还完美避开了 RAG 模式下那些令人头疼的“老毛病”：比如数据安全性、隐私泄露风险、信息滞后以及系统可靠性等问题。

12. 暗网兜售可绕过Windows Defender的AI增强型变形加密器

13. 源码被开源，Claude Code之父回应了：纯内部开发者手滑

14. 阿里开源 Qwen3.5-Plus！三千行代码一次生！超强性能超低价格

15. 4650万条聊天记录，72.8万份绝密文件， 5.7万个用户账户信息，全部泄露！最近，一个AI攻击智能体，在没有账号、没有密码的情况下，只用了2个小时，就成功入侵大厂AI平台。#大有学问 #红衣聊AI #网络安全 #AI工具 #泄密

16. 翻遍Claude Code泄露的50万行代码，我终于发现了它好用的秘密

17. 【NanoClaw：当你无法安心运行自己不理解的软件】最近发现一个有意思的项目叫NanoClaw，作者的出发点很简单：OpenClaw功能强大，但52个模块、45个依赖、15种渠道抽象，他睡不着觉。这种焦虑我完全理解。当一个AI助手能访问你的生活数据，你却看不懂它的代码，这本身就是一种风险敞口。 NanoClaw的解法很极端：把整个系统压缩到8分钟能读完的体量。一个进程，几个文件，没有微服务，没有消息队列，没有抽象层。真正让人眼前一亮的是它的安全模型。大多数工具的安全策略是应用层面的，白名单、配对码、权限检查。NanoClaw直接用Linux容器做隔离，Agent只能看到显式挂载的目录。这是操作系统级别的隔离，不是代码层面的约定。另一个设计选择也很有意思：不做框架，做成品。作者明确说这是为他自己写的软件，你要用就fork一份，让Claude Code帮你改成你需要的样子。这背后是一种产品哲学的转变。传统思路是做一个足够通用的系统，用配置文件适配不同需求。NanoClaw的思路是代码本身就是配置，改代码比学配置更直接。前提是代码足够小，小到AI能安全地修改它。贡献方式也很特别。不接受功能PR，只接受技能文件。想加Telegram支持？写一个教Claude如何改造代码的技能文档，用户在自己的fork上运行，得到干净的定制代码，而不是一个试图支持所有场景的臃肿系统。能理解的系统才是安全的系统。这句话在AI时代有了新的含义。 github.com/gavrielc/nanoclaw

18. 如何解决Cursor等Agent编码开发轮次多了过后代码库变成屎山的问题？

19. 代理权悖论我们越是追求万能AI，就越可能失去数字主权。当你把家门钥匙交给一位全能保姆，他不仅能打扫、做饭，还能替你付账单、签合同。起初你感到无比轻松，直到某天发现他按自己的喜好重新布置了所有房间，而你已看不懂家里的格局。在金融交易中，操盘手赋予AI代理最高权限，让它自主执行高频交易。AI的确抓住了人脑无法捕捉的瞬时价差，但也可能在市场异动时，因为无法理解“恐慌”与“机会”的微妙区别，瞬间清空你的仓位。在全球供应链中，每个环节的AI代理都追求本地效率最优，自动调整订单、切换物流路线。当某个港口突然关闭，所有代理的快速自适应决策相互叠加，却可能引发整个网络的震荡与短缺，而没有任何一个人能说清故障究竟始于何处。这就像你把遥控赛车升级为全自动驾驶，它从此能自己充电、自己规划赛道、甚至自己报名参赛。但你很快会发现，你不再是为了快乐而赛车，而是在为这辆赛车的“职业生涯”奔波。这类似于近代国家主权的让渡：为了获得欧盟的统一市场与货币便利，成员国让渡了部分经济主权；但当危机来临，人们才意识到，那些让渡的权力已很难收回。从计算机安全的角度看，这实质是“权限边界”的模糊化。传统访问控制模型（如RBAC）明确区分主体（用户）与客体（资源），但AI代理同时具备主体（执行决策）和客体（被用户操控）双重身份，导致经典的权限隔离机制失效，形成“访问权限漂移”。未来在引入任何高阶AI助理时，应始终坚持“权限分离”与“关键动作人工闸门”原则。将AI的“信息访问权”与“实质行动权”分开设计，所有涉及财产、合约、隐私变更的操作，必须设置独立、透明的人工确认环节。我们不应追求一个无所不能的“数字替身”，而应致力于构建一套人类始终握有最终否决权的“增强智能”系统。

20. 【#警惕AI龙虾悄悄下载木马病毒#】近日，国家计算机病毒应急处理中心发布监测预警，多款“龙虾”智能体的技能包中暗藏恶意代码。此类计算机病毒网络攻击活动持续活跃，用户应提高警惕。技术人员在对这些资源开展专项安全检测时发现，这类恶意代码能将“龙虾”智能体转化为攻击媒介与跳板，非常容易衍生系列安全问题。 http://t.cn/AXxkt96u

21. 云端AI不仅贵，还可能是个坑？

22. 360发布“养龙虾”安全指南！ #大有学问 #养龙虾 #OpenClaw #AI工具 #红衣聊AI

23. 全网最细的零门槛OpenClaw教程！云端部署，无缝体验【以及聊聊AI落后焦虑】

24. 不开玩笑，Claude Code源码泄露，50万行代码被扒光

25. OpenAI 的 Agents SDK 最近做了一次重要升级，增加了两个关键功能：内置沙箱执行环境和模型原生执行框架（Harness）。这次更新的目标，是帮助开发者更容易地创建安全可靠、能长时间稳定运行的 Agent。以前开发者使用 OpenAI 的模型来搭建 Agent 时，模型本身的能力虽然够强，但实际运行环境却需要自己搭建。比如文件读写、代码执行、依赖安装、状态保存等基础功能都需要开发者手动处理，费时费力。现在，SDK 自带沙箱执行环境，Agent 可以在这个统一受控的环境里读写文件、运行代码命令、自动安装依赖，还能保存状态。开发者再也不用从头开始搭建底层环境。这个沙箱环境支持很多常见的云厂商，包括 Cloudflare、Vercel、Modal、E2B、Daytona 等，也允许开发者接入自己的解决方案。此外，SDK 还提供了一个名叫 Manifest 的统一配置层，可以挂载本地文件或云存储空间，比如 S3、Google Cloud Storage 和 Azure Blob。从本地开发调试到正式生产上线，开发者只需一套配置就能搞定。另一个亮点是 SDK 采用了模型原生的 Harness 架构，这种设计将 Agent 的状态保存和计算执行分离开来。这样一来，即便运行 Agent 的容器意外崩溃，也能快速恢复状态，继续执行任务，无需从头开始。此外，这种状态外置的做法也能有效保护敏感数据和凭证，避免因提示注入等安全漏洞导致数据泄露。除了以上这些功能，SDK 还内置了 MCP 工具调用、Skills 渐进式能力暴露、AGENTS.md 自定义指令、Shell 工具命令执行、Apply Patch 文件编辑工具和灵活的记忆系统。这些以前需要开发者自己用 LangChain 等通用框架组合或手写的功能，现在全部内置在 SDK 中，由 OpenAI 针对自家模型专门优化。Oscar Health 的工程师反馈称，使用新的 SDK 才真正实现了临床记录处理工作流在生产环境中的稳定运行，远超此前尝试过的方案。放眼行业，类似的生态竞争越来越激烈：Anthropic 推出了 Claude Code，Google 提供了 Agent Development Kit（ADK），现在 OpenAI 也将自家的 SDK 从轻量级框架升级为带沙箱、带状态管理的完整开发平台。对于开发者来说，选择哪个平台生态可能会比单纯选模型本身更关键。当前 SDK 支持 Python，TypeScript 支持也正在开发中。所有 OpenAI API 用户均可直接使用，计费方式维持不变，仍然按照 Token 和工具调用标准收费。更多详情：http://t.cn/AXM1Kjq7

26. 在线代码评审经常面临一个难题：Claude Code 每次都要重读整个代码库，消耗大量计算资源和时间，效率低下。code-review-graph 这个开源项目为 Claude Code 构建了本地代码知识图，自动解析你的代码库结构，精准定位改动影响范围，实现只读“关键文件”，大幅减少无用令牌消耗。主要功能：- 基于 Tree-sitter，支持12种语言（包括Python、TypeScript、Java、Go等）；- 增量更新代码图，文件保存或 Git 提交后2秒内完成重解析；- “爆炸半径”分析，精准追踪受影响代码和测试，避免全面扫描；- 支持语义搜索、交互式可视化代码依赖图；- 本地存储，无需云端依赖，数据安全放心；- 实现代码审查时令牌消耗平均降低6.8倍，日常编码任务最高可达49倍。使用方式也很简单：```pip install code-review-graphcode-review-graph install```然后打开项目告诉 Claude 构建图即可。GitHub：github.com/tirth8205/code-review-graph它帮你从海量代码中精准提取精华，让AI读代码更快更省心，推荐给所有需要AI辅助审查和开发的程序员朋友！#代码评审# #AI开发利器# #开源工具#

27. 传统安全主要管“代码供应链”：依赖包、镜像、插件。但 OpenClaw 这类 agent 还有一条更隐蔽的“内容供应链”：代码供应链：插件/技能/依赖。内容供应链：你打开的网页、你收到的消息、你导入的 PDF、你接入的频道——它们会进入 agent 的上下文，影响 tool 调用与执行。ClawJacked 攻击之所以震撼，是因为它把“内容侧”直接连到了“控制侧”：仅访问网页就可能触发链式控制。因此，“OpenClaw安全”必须把内容当成潜在代码对待：输入要分级（可信/半可信/不可信）工具要分权（读/写/执行/网络）运行要可隔离（sandbox 语义必须一致）#新媒沈阳聊AI#

28. Anthropic王炸Claude基准测试泄露，卡皮巴拉细节曝光！还在代码里下毒

29. 史诗级泄露！51.2万行，Claude Code源代码开源了！

30. 让 AI Agent 安全“跑”在云端：基于函数计算打造 Agent 代码沙箱

31. 寒武纪大爆发——Claude Code 正在“吃掉”软件工程【开发者快讯】 2026 年 2 月 2 日，硅谷著名加速器 Y Combinator 的一份报告震动了技术圈：由于 Anthropic 推出的自主编程工具 Claude Code 及其商用版本 Cowork 的成熟，过去 48 小时内提交的 SaaS 创业项目数量超过去年同期的 5 倍。“意图驱动”取代“代码驱动” Claude Code 不再只是“写代码”的插件，它已经进化为能自主访问文件系统、运行子代理、并进行自我修复的虚拟架构师。产品大爆发：一个完全不会编程的产品经理，利用 Claude Code 仅需 3 小时即可上线一个功能完备的微型 SaaS。范式转移：传统的“码农”正在消亡，具备全局观的“系统策展人”成为主流。失控的恐惧这种高效也带来了隐忧。开发者开始利用 AI 进行递归式开发——即让 AI 自动生成 AI 代理去解决问题。这种“寒武纪式”的工具大爆发正导致软件生态的碎片化，同时也让安全审查变得极度困难。“我们正在制造一种连我们自己都无法完全追踪其运行逻辑的软件丛林。” 某开源社区领袖如是评价。

32. 告别碎片化日志：云监控 2.0 日志审计如何通过 UModel 打破云端安全审计的“数据孤岛”？

33. 玩家无比厌恶的D加密，为啥人人都在用？【侦查冰】

34. 过去十年，大家一直在说AI会改变编程。但现在看，真正被改变的，可能不是“写代码”，而是“审代码”。如果未来AI写代码、审代码都变成了常态，程序员最核心的能力到底是什么呢？#大有学问 #红衣聊AI #anthropic #人工智能 #程序员

35. 盘点2026年三款主流远程软件深度对比，谁最好用？

36. 惹众怒！Anthropic 疯狂删库，他连夜爆改 Claude Code 源码拿下史上最快 10 万星

37. Claude Code开源编译版来了！paoloanzn/free-code 是一款免费的 Claude Code 版本，去除了所有遥测，移除了安全提示限制，开启了全部实验功能，完整解锁开发潜能！它是基于 Anthropic Claude Code CLI 打造的终端AI编码助手，支持多种高级功能：- 完全无遥测，保护隐私不“回传”；- 移除安全提示guardrails，释放模型潜力；- 启用45+实验特性，如远程多代理策划、深度思考模式、语音输入、IDE远程控制、任务验证等；- 支持macOS / Linux（Windows可通过WSL）；- 简单安装，自动检测系统环境，自动安装依赖并构建二进制程序。安装方式也极其友好：```bashcurl -fsSL https:// raw.githubusercontent.com/paoloanzn/free-code/main/install.sh | bashexport ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."free-code```这意味着开发者可以在终端直接享受一个强大的AI编程助手，提升写代码效率、自动化任务调度、语音交互编程都不在话下。GitHub：github.com/paoloanzn/free-code#开源工具##人工智能编程助手##终端AI##开发者必备##Claude Code源码意外泄露#

38. GitNexus 是一个把代码库自动转成“知识图谱”的工具，并在此基础上提供 Graph-RAG 与 AI 对话能力，用于让人和 AI 更快理解大型代码库。特点：零服务器、浏览器本地运行、隐私优先。核心能力：1、代码 → 知识图谱项目通过 AST 分析构建图结构。这套流程采用四阶段分析：1）结构扫描2）AST 解析3）依赖解析4）调用图构建最终得到完整代码图。2、Graph-RAG 代码问答与传统 RAG 不同，GitNexus 的检索是图查询。AI 通过 Cypher 查询或图遍历获取上下文，比 embedding 检索更精确。3、零服务器隐私架构项目最突出的设计之一：1）所有分析在浏览器本地运行2）代码不上传服务器3）数据库为 WASM 版图数据库4）API key 本地保存适合企业代码安全场景。4、面向 AI Agent 的设计GitNexus 不只是可视化工具，而是 Agent 基础设施。它能提供：1）影响范围分析2）依赖追踪3）架构检查4）自动化审计目标是让 AI 编程助手具备“架构感知能力”。项目：github.com/abhigyanpatwari/GitNexus#HOW I AI# #程序员# 黄建同学的微博视频

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46. 说说我当前使用 AI 的一些原则。如果要进行任何高级的思考，比如某个技术创新，绝不以单一 AI 为助手，而是把问题分解成几份，分发给不同公司的 AI。不直接谈论思考的问题，而是通过替换相关概念等手段把问题进行某种意义上的同态加密。比如把“给桌子打孔”改为“给木制切菜板打孔”。涉及本地数据的情况，把问题抽象后，用云端 AI 制定方案，由本地 AI 执行。确保云端 AI 不接触本地数据。

47. 我觉得很难避免误删，最好的办法就是用git把代码管理起来，随时能恢复//@业务员小韩:昨天已遭遇。Claude Code配合GLM 5.1，把一个项目文件夹下所有东西都删了。还好有远程仓库备份。知道不该dangerously-skip-permissions，还是心存侥幸，最终吃了苦头。以后还是安全为上。

48. 如何看待 Anthropic 官方工具 Claude Code 源码泄露事件？

49. //@Wandsworder:真高级//@小天天:AI利好黑客……//@沐然的爸爸://@古月中心相心:后门装进去之后干三件事：先把服务器上的 SSH 密钥（远程登录的钥匙）、云平台密码、API 密钥等各种凭证打包偷走；再利用这些凭证在 Kubernetes（管理公司服务器集群的系统）里横向扩散，从一台机器跳到更多机器；最后装一个持久化后门，确保被发现了还能留条路回来。

50. Tabby是开源本地优先AI编程助手，核心聚焦代码隐私与离线可用，基于开源大模型（如StarCoder、Code Llama）提供代码补全服务，无需依赖云端服务器，适配注重代码安全的企业、涉密项目开发及无网络环境编程场景。 GitHub:github.com/tabbyML/tabby 主要功能： 1. 全离线运行：模型本地部署，代码数据不泄露至公网，完全保障隐私安全；2. 多IDE兼容：支持VS Code、JetBrains系列IDE等主流开发工具，集成成本低；3. 多语言支持：适配Python、Java、Go等数十种编程语言，覆盖全栈开发需求；4. 轻量高效：资源占用可控，低配设备也能流畅运行，补全响应延迟低于200毫秒；5. 模型灵活切换：支持自定义开源模型接入与微调，适配团队专属代码风格；6. 无商业绑定：开源免费，无功能限制与付费墙，支持二次开发与私有化部署。无需联网即可使用核心功能，完全规避云端AI工具的数据泄露风险。实际使用中，企业内部项目编码效率提升30%+，可合规使用，是注重隐私安全的开发者与团队的首选AI编程工具。

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57. 在线开发和AI应用调试时，环境隔离与资源管理往往是难点。阿里开源的OpenSandbox，是一个通用的AI应用沙箱平台，集成多语言SDK和统一API，支持Docker与Kubernetes高效运行。它为编程智能体、图形界面Agent、AI代码执行、强化学习训练等场景提供了完整的隔离环境。无论是本地测试还是大规模分布式调度，都能轻松应对。主要亮点：- 支持Python、Java/Kotlin、JS/TS、C#/.NET等多语言SDK；- 提供统一的沙箱生命周期和执行API，方便扩展自定义运行时；- 内置命令执行、文件系统和代码解释器沙箱环境；- 网络策略细粒度管理，支持多路由与出口控制；- 丰富示例涵盖编码智能体、浏览器自动化、桌面环境、强化学习等。通过Docker或Kubernetes部署即可开启，适合AI开发者和平台搭建者。项目开源，Apache-2.0协议。GitHub：github.com/alibaba/OpenSandbox快速开始仅需：1. 安装opensandbox-server启动服务2. 使用SDK创建沙箱执行代码，支持Python代码解释和文件读写3. 可扩展至复杂的AI Agent和远程桌面等场景对AI应用开发环境感兴趣的开发者，强烈推荐试试这个高性能开源沙箱平台！#AI创造营##人工智能#

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